Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Meta tarafından geliştirilen Llama 3.2 90B Vision ve Meta tarafından sunulan Llama 3.2 3B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Llama 3.2 90B Vision, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Llama 3.2 3B, 128K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.2 90B Vision
Yerel Çok Modlu Yapay ZekaMeta tarafından geliştirilen Llama 3.2 90B Vision; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 75 token/sn hız, 44/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
28.5%
Llama 3.2 3B
Açık Ağırlıklı Temel ModelMeta tarafından geliştirilen Llama 3.2 3B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 240 token/sn hız, 52/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık e
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Bir Bakışta Temel Farklar
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 3.2 3B is faster at 240 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Llama 3.2 90B Vision | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 52 |
Provider | Meta | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 240 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 28.5% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48.2% | N/A |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.2 90B Vision · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 28.5% · GPQA Diamond 48.2%)
- Sadece 580 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 75 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (90B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
- Sadece 160 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 240 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (3B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.2 90B Vision | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.2 90B Vision | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision | meta-llama/Llama-3.2-3B |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-09 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | December 2023 |
| Architecture | Multimodal Adapter-Fused GQA Transformer | Pruned and distilled compact transformer |
| Parameters | 90B | 3B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 56 GB VRAM (4-bit Quantized) · 194 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Llama 3.2 90B Vision or Llama 3.2 3B?
Llama 3.2 3B is more intelligent. It scores 52 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.2 3B is faster, generating 240 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.2 3B has lower latency, with a time to first token of 0.16s compared with 0.58s.
Sonuç
Hem Llama 3.2 90B Vision (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Llama 3.2 3B (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Llama 3.2 3B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama 3.2 3B daha yüksek üretim hızı sağlar; Llama 3.2 90B Vision ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Llama 3.2 90B Vision mi yoksa Llama 3.2 3B mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Llama 3.2 3B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Llama 3.2 90B Vision ve Llama 3.2 3B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Llama 3.2 90B Vision 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Llama 3.2 3B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Llama 3.2 90B Vision daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Llama 3.2 90B Vision 128K token bağlam penceresi sunarken Llama 3.2 3B 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama 3.2 3B öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Llama 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Resmi kaynaklar: Meta ve Meta resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).